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Course in Academic English: Writing (Beginner)

Online Meio Período 4 - 6  Inscrições abertas EUA EUA online

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Depois de concluir este curso, você será capaz de: - escolher temas de investigação adequados para as aulas da faculdade - escrever contornos detalhados para trabalhos de pesquisa - encontrar fonte de material para trabalhos de pesquisa - ter e organizar boas notas para a pesquisa - usar o tom acadêmico apropriado e linguagem - documento fontes, criando uma lista de trabalhos citados no formato MLA - evitar plagiar suas fontes Projeto: Escrevendo um Research Paper Bem-vindo ao projeto de capeamento para o Inglês Acadêmico: Escrevendo Especialização! Este projecto permite aplicar tudo o que aprendeu e dá-lhe a prática que você precisa para as aulas da faculdade por ter de escrever um trabalho de pesquisa. Você terá várias datas de vencimento em toda a pedra angular para ajudar você a ficar em dia. Neste projeto de capeamento, você: - realizar pesquisas sobre um tema acadêmico de sua escolha - criar um esboço para planejar o seu ensaio - escrever uma breve bibliografia comentada para ajudar a avaliar suas fontes - escrever um trabalho de pesquisa 7-8 página - uso material de origem corretamente com formato MLA Keystone Acadêmicos Solutions é um parceiro oficial da filial de Coursera. [-]

Course in Machine Learning (Intermediate)

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Esta especialização fornece uma introdução baseada no caso do empolgante campo, a demanda alta de aprendizagem de máquina. Este é apenas um dos muitos lugares onde regressão podem ser aplicadas. Outras aplicações variam de previsão de resultados de saúde em medicina, os preços das ações em finanças e consumo de energia em computação de alto desempenho, para analisar quais os reguladores são importantes para a expressão do gene. Neste curso, você irá explorar modelos de regressão linear regularizados para a tarefa de previsão e seleção de recursos. Você será capaz de lidar com grandes conjuntos de recursos e escolha entre modelos de várias complexidade. Você também vai analisar o impacto dos aspectos de seus dados - tais como valores extremos - em seus modelos e previsões selecionados. Para ajustar esses modelos, você irá implementar algoritmos de otimização que escala a grandes conjuntos de dados. Resultados de Aprendizagem: No final deste curso, você será capaz de: - Descrever a entrada e saída de um modelo de regressão. [-]

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